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Introducción a la programación de regresión lineal en Python usando Jupyter Notebooks

El video presenta una nueva sección en el canal sobre programación aplicada a la inteligencia artificial, enfocándose en la implementación práctica del algoritmo de mínimos cuadrados ordinarios para la regresión lineal. Se examinan las herramientas más comunes en el ámbito de la inteligencia artificial y el data science, especialmente Python y R. A través de un dataset famoso relacionado con los precios de viviendas en Boston, se muestran los pasos para manipular datos, graficar resultados y aplicar la teoría de regresión lineal de manera práctica. Además, se discuten las limitaciones de este enfoque y se introduce el método de gradient descent para problemas más complejos

['[inteligencia artificial', 'regresión lineal', 'Python', 'Jupyter Notebooks', 'programación', 'machine learning', 'data science]']